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基于神经网络的莫尔条纹信号细分方法及应用
作 者: 关蕊
导 师: 郭雨梅
学 校: 沈阳工业大学
专 业: 检测技术与自动化装置
关键词: 光栅 莫尔条纹 细分 RBF神经网络 DSP芯片
分类号: TP274
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
计量光栅技术是利用光栅作为位移传感器,通过对莫尔条纹信号进行辨向计数来完成位移测量的一种技术。随着科学技术的发展,对位移测量的要求越来越高,如装置的精度、抗干扰能力、可靠性等,传统的硬件细分方法逐渐被数字化细分方法所代替。一般的数字化细分方法是利用A/D对两路正交信号进行采集,再由微处理器或逻辑电路对采集到的信号进行运算、查表、插值等处理,以得到细分值。本文所介绍的基于神经网络的光栅细分方法,通过采集两路正交信号,将位移量转换成数字量,再送入微处理器进行神经网络处理,最终得到细分值。通过比较BP(Back Propagation)神经网络和径向基(radial basis function,RBF)神经网络的学习效果,选择预测精度高的径向基RBF神经网络对莫尔条纹信号细分。在一个莫尔条纹信号周期内取多个样本点,把多个样本点所对应的正切值作为网络的输入,该样本点在一个栅距内的微位移量作为目标输出,借助于Matlab神经网络工具箱,建立合理的神经网络模型并与DSP相结合实现莫尔条纹细分。通过对样本点的分段学习,仅用少量的神经元即可实现高精度细分。针对神经网络子程序计算复杂的缺点,提出了多项式拟合函数方法,将RBF神经网络的传递函数以多项式的形式表示,同时与TMS320C28X系列的IQmath库相结合,既缩短了软件计算时间,实现光栅位移测量系统的实时测量,又可保证系统运行的可靠性。基于神经网络的光栅细分方法和DSP技术相结合组成的光栅位移测量系统,简化了硬件结构,增强了系统的可靠性,提高了细分精度和光栅尺的位移跟踪速度。经过实验仿真和调试,验证了该方案的可行性,具有一定的实际应用价值。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-11 第一章 绪论 11-14 1.1 课题来源 11 1.2 课题研究的意义 11-12 1.3 计量光栅技术的发展 12-13 1.3.1 国外发展状况 12 1.3.2 国内发展状况 12-13 1.4 本课题研究的内容 13-14 第二章 光栅位移测量原理及方法 14-23 2.1 莫尔条纹原理及特点 14-16 2.2 莫尔条纹信号细分技术 16-22 2.2.1 移相电阻链细分法 17 2.2.2 幅度分割式细分法 17-18 2.2.3 载波鉴相法 18-19 2.2.4 锁相倍频法 19 2.2.5 神经网络细分法 19-22 2.3 本章小节 22-23 第三章 基于神经网络的光栅信号细分方法研究 23-46 3.1 人工神经网络理论 23-29 3.1.1 人工神经网络简介 23 3.1.2 人工神经网络的发展历史 23-24 3.1.3 人工神经网络的特点 24-25 3.1.4 人工神经网络模型 25-28 3.1.5 人工神经网络的分类 28-29 3.2 神经网络细分实现方法 29-30 3.2.1 细分基本思想 29 3.2.2 神经网络训练样本的选取 29 3.2.3 神经网络的区间划分 29-30 3.3 神经网络类型的选取 30-39 3.3.1 BP网络 30-32 3.3.2 RBF神经网络 32-33 3.3.3 两种神经网络学习结果比较 33-39 3.4 基于RBF神经网络的光栅细分方法 39-45 3.4.1 径向基函数网络的工作原理 39-40 3.4.2 影响RBF神经网络的因素 40-42 3.4.3 基于RBF神经网络分段训练方法 42-45 3.5 本章小节 45-46 第四章 系统硬件实现方案及应用 46-58 4.1 硬件总体设计概述 46-50 4.1.1 系统总体结构 46 4.1.2 数字信号处理器概述 46-50 4.2 测量放大器的设计 50-51 4.3 提高细分精度的措施 51 4.4 整形电路设计 51-53 4.5 相位调制电路设计 53-54 4.6 数据采集 54-56 4.6.1 数据采集模型 54 4.6.2 A/D误差校正 54-56 4.7 人机接口单元设计 56-57 4.8 光栅位移测量的实际应用 57 4.9 本章小节 57-58 第五章 系统软件设计 58-74 5.1 软件总体设计 58 5.2 辨向计数软件设计 58-59 5.3 FIR滤波 59-63 5.3.1 滤波器的设计 59-60 5.3.2 DSP实现FIR滤波 60-63 5.4 数据采集的程序设计 63-64 5.5 神经网络程序设计 64-72 5.5.1 神经网络计算 65-66 5.5.2 提高软件计算时间的方法 66-72 5.6 人机接口单元程序设计 72-73 5.7 本章小节 73-74 第六章 系统调试 74-79 6.1 样本采样及调试结果 74-77 6.2 系统调试中的问题 77-78 6.3 本章小节 78-79 第七章 结论 79-81 参考文献 81-84 附录 神经网络子程序 84-90 在学研究成果 90-91 致谢 91
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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